趋势时间序列模型讲义(PPT 89页)

第一节 非平稳时间序列模型的种类
第二节 非平稳性的检验
第三节  平稳化方法
第三节  求和自回归滑动平均模型(ARIMA)
第六章  趋势时间序列模型
第一节 非时间序列模型的种类
一、均值非平稳过程
二、方差和自协方差非平稳过程
一、通过时间序列的趋势图来判断
二、通过自相关函数(ACF)判断
三、特征根检验法（P146）
根据拟合出的时序模型参数检验(P146)
四、用非参数检验方法判断序列的平稳性
(二)非参数检验方法在检验序列平稳性中的应用
五、随机游走的单位根检验(Unit root test)
第三节 平稳化方法
一 差分运算的实质
二 差分方式的选择
第四节   ARIMA模型
一  ARIMA模型结构
ARIMA 模型族
随机游走模型( random walk)
二 ARIMA模型的性质
ARIMA模型的方差齐性
三  ARIMA模型建模步骤
拟合ARMA模型
建模
四 ARIMA模型预测
预测值
例7
计算置信区间
五 疏系数模型
疏系数模型类型
例8
一阶差分
自相关图
偏自相关图
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